【摘 要】
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支持向量机(SVM)在统计学理论基础上建立的研究数据分类和回归的算法.其坚实的理论基础、巧妙的算法实现和高精度的分类性能已经成为机器学习和人工智能领域的研究热点,并且
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支持向量机(SVM)在统计学理论基础上建立的研究数据分类和回归的算法.其坚实的理论基础、巧妙的算法实现和高精度的分类性能已经成为机器学习和人工智能领域的研究热点,并且在许多领域中获得成功运用.但是当训练数据的规模非常大时,训练该算法所需的时间及空间复杂度呈指数增长.本文就如何降低支持向量机训练的时间及空间复杂度展开研究,通过引进新的算法对支持向量机的训练数据进行预处理,并将引进的数据预处理算法作进一步的推广,用来解决不平衡数据的分类问题.本文在数据预处理方面提出了随机分组抽样集成算法(Random Packet Sampling Ensemble,RPSE).通过随机分组抽样法来选择基分类器的训练数据,与已有的算法相比,RPSE算法提高了数据选择过程的运行速度,保证了基分类器训练样本的随机性.根据集成间隔来选择支持向量机的训练数据,用选出的数据集来训练支持向量机分类器并得到最终的分类结果.实验表明,与传统的数据选择算法相比,RPSE算法加快了数据选择的速度,并且在保证支持向量机分类精度的前提下,降低了其训练的时间及空间复杂度.本文将提出的随机分组抽样集成算法应用到解决不平衡数据的分类问题上.该算法主要是解决不平衡数据集中的类不平衡问题.对正类数据用随机分组抽样集成算法进行分组,每组中正类样本与负类样本的个数相同.将负类数据集分别与分好组的正类数据集相结合训练基分类器.根据集成规则判断每一条测试数据的分类结果.实验仿真结果表明,与传统的不平衡数据处理方法相比较,随机分组抽样集成算法获得了更为理想的分类结果.
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